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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

예시문제 작업형1 (ver. 2021)

프레임과 시리즈구분

해결된 질문

459

kccjjang

작성한 질문수 17

0

안녕하세요

대괄호 한번하면 시리즈고 두번하면 프레임이라는게

잘 구분이되질 않습니다

자세히 설명 부탁드립니다

 

추가로 보이는건 같은지요?

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 3

0

퇴근후딴짓

 

  1. 대괄호 한 번 (Series):

    • 대괄호를 한 번 사용하면 pandas의 Series 객체를 선택하게 됩니다.

    • Series는 1차원 배열과 유사한 데이터 구조입니다.

    • 인덱스(index)와 값(value)으로 구성되어 있습니다.

    • DataFrame의 한 열(column)을 선택할 때 대괄호 한 번을 사용합니다.

    예시:

    import pandas as pd
    
    data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    series = df['A']
    print(type(series)) 
  2. 대괄호 두 번 (DataFrame):

    • 대괄호를 두 번 사용하면 pandas의 DataFrame 객체를 선택하게 됩니다.

    • DataFrame은 2차원 테이블 형태의 데이터 구조입니다.

    • 행(row)과 열(column)로 구성되어 있습니다.

    • 대괄호 안에 리스트나 슬라이싱을 사용하여 여러 열을 선택할 때 대괄호 두 번을 사용합니다.

    예시:

    import pandas as pd
    
    data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    subset_df = df[['A']]
    print(type(subset_df))  

0

kccjjang

이 경 우 보이는건 같은 모양 인지도 궁금

0

퇴근후딴짓

print 했을 때 보이는게 같은지 물어본거죠?
시험환경 print 했을 때 비슷하게 보입니다. 약간의 차이는 있어요

  • 위: 시리즈 (name과 type가 함께 나옴)

  • 아래 데이터프레임
    image

type()을 통해 정확히 확인할수 있어요!

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

kccjjang님, 대괄호를 사용하는 구분에 대해 질문하셨군요. 이 부분은 Pandas 라이브러리를 사용할 때 데이터를 가공하거나 접근하는 방법 중 하나입니다.

Pandas에서는 기본적으로 DataFrame 객체를 사용합니다. DataFrame은 행과 열이 있는 2차원 테이블 형태의 데이터 구조를 말합니다. 반면에, SeriesDataFrame의 한 열에 해당하는 데이터를 1차원으로 표현한 것입니다.

  • 대괄호를 한 번 사용하는 경우 (df['column_name']), DataFrame에서 해당 컬럼의 데이터를 선택하여 Series 객체로 반환합니다.
  • 대괄호를 두 번 사용하는 경우 (df[['column_name']]), 해당 컬럼만을 포함하는 새로운 DataFrame 객체로 반환합니다.

예를 들어, 하나의 컬럼을 선택해야 하고 그 결과를 Series로 받고 싶을 때는 한 번의 대괄호를 사용합니다. 만약 여러 컬럼을 선택하거나, 하나의 컬럼이라도 결과를 DataFrame 형태로 유지하고 싶을 때는 대괄호를 두 번 사용합니다.

다음은 관련된 답변 링크들입니다. 각 링크에서는 대괄호와 관련된 더 자세한 설명과 예제를 찾을 수 있습니다:

위의 링크들은 각각 대괄호 사용과 시리즈, 데이터프레임의 차이를 설명하고 있습니다. 예시와 함께 각 상황에서 어떻게 대괄호를 사용하는지를 알 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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